Deep learning är ett kraftfullt verktyg för artificiell intelligens det förändrar många saker. Det är viktigt att ha en god kunskap om Deep Learning, om du siktar på att göra karriär inom AI. För att göra ditt liv enkelt har vi gjort en lista över några vanliga Deep Learning e-böcker som du måste läsa. Den här listan har 12 gratis e-böcker som hjälper dig att lära dig mer om djupinlärning. De förklarar vad det är, hur det används och spännande nya saker som görs med det. Varje bok täcker olika delar av djupinlärning, som hur det fungerar och hur det används i saker som att se bilder, förstå språk och mer.

Nyckelfaktorer

Baserat på ett antal viktiga kriterier har dessa 12 gratis e-böcker för djupinlärning begränsats:

• Relevans och täckning: Från grundläggande koncept till verkliga tillämpningar inom en rad områden, inklusive dator vision och naturligt språk bearbetning tar varje bok upp en betydande del av djupinlärning.
• Auktoritativitet: Innehållet i dessa publikationer är garanterat korrekt och trovärdigt eftersom många av författarna är välkända och mycket skickliga inom området djupinlärning, inklusive Yoshua Bengio, Ian Goodfellow och Michael Nielsen.
• Tillgänglighet: Alla som vill lära sig mer om djupinlärning kan helt enkelt få tillgång till de valda e-böckerna eftersom de alla är fritt tillgängliga online.
• unikhet: Vissa publikationer innehåller nya insikter, som att koncentrera sig på specialistmetoder som GAN och probabilistisk modellering eller att tillämpa särskilda programmeringsspråk, som R, för djupinlärning.
• Mångfald av ämnen: Listan innehåller böcker som täcker ett brett spektrum av ämnen inom djupinlärning, vilket säkerställer att det finns något för nybörjare som söker en introduktion till avancerade utövare som letar efter specialiserade insikter.
• Praktiskhet: Vissa böcker fokuserar på praktiska implementeringar, ger praktiska exempel och kodningsövningar, vilket är värdefullt för dem som vill tillämpa djupinlärning i verkliga scenarier.

Genom att ta hänsyn till dessa saker försöker listan erbjuda en omfattande samling av gratis e-böcker för djupinlärning som uppfyller en mängd olika intressen och inlärningsmål i ämnet.

12 bästa gratis Deep Learning e-böcker

Låt oss dyka in i beskrivningen av varje bok.

1. "Deep Learning" av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio och Aaron Courville

• Beskrivning: Den här omfattande boken fungerar som en grundläggande guide till djupt lärande, och täcker ett brett spektrum av ämnen från grundläggande principer till avancerade tekniker. Det anses allmänt som en auktoritativ resurs på området.
• Vem ska läsa: Idealisk för nybörjare som vill ha en grundlig förståelse för djupinlärningskoncept och även värdefullt för erfarna utövare som vill fördjupa sina kunskaper.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion tillgänglig på Bok om djup lärande

2. "Deep Learning for Computer Vision" av Rajalingappaa Shanmugamani

• Beskrivning: Den här boken fokuserar på tekniker för djupinlärning specifikt för datorseendeuppgifter som bildklassificering och objektdetektering. Den ger insikter i avancerade datorseendeapplikationer.
• Vem ska läsa: Rekommenderas för dem som är intresserade av att tillämpa djupinlärning på uppgifter i datorseende, från studenter till forskare.
• Tillgänglighet: Gratis PDF-nedladdning på Packt gratis e-bok

3. "Introduktion till djupt lärande" av MIT Press

• Beskrivning: En introduktionsbok som tar upp grunderna för djupinlärning med exempel och övningar. Den är utformad som en nybörjarvänlig resurs.
• Vem ska läsa: Nybörjare som vill ha en strukturerad introduktion till djupinlärningskoncept.
• Tillgänglighet: Gratis PDF-nedladdning på MIT Press

4. "Deep Learning with Python" av Francois Chollet

• Beskrivning: Boken är skriven av skaparen av Keras och fokuserar på praktisk djupinlärning med hjälp av programmeringsspråket Python. Den betonar praktiska kodningsexempel.
• Vem ska läsa: Python-utvecklare som är intresserade av att tillämpa tekniker för djupinlärning med Keras.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på Manning

5. "Deep Learning for Natural Language Processing" av Palash Goyal, Sumit Pandey

• Beskrivning: Utforskar tillämpningen av tekniker för djupinlärning på naturliga språkbehandlingsuppgifter. Den täcker ämnen som sentimentanalys, språkmodellering och mer.
• Vem ska läsa: Lämplig för dig som är intresserad av att förstå hur djupinlärning används för att bearbeta och förstå mänskligt språk.
• Tillgänglighet: Gratis online version

6. "Building Machine Learning Powered Applications" av Emmanuel Ameisen

• Beskrivning: Även om den här boken inte enbart fokuserar på djupinlärning, lär den här boken ut hur man effektivt integrerar modeller för djupinlärning i praktiska tillämpningar. Den täcker aspekter av maskininlärningsteknik.
• Vem ska läsa: Utvecklare och datavetare som är intresserade av att implementera maskininlärning, inklusive modeller för djupinlärning, i verkliga applikationer.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på O'Reilly

7. "Python Deep Learning" av Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna

• Beskrivning: Den här boken täcker djupinlärningskoncept med Python och populära bibliotek som TensorFlow. Den innehåller praktiska exempel och kodavsnitt.
• Vem ska läsa: Python-utvecklare som vill fördjupa sig i djupinlärning med TensorFlow.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på O'Reilly

8. "Deep Learning with R" av François Chollet, JJ Allaire

• Beskrivning: Den här boken fokuserar på att använda programmeringsspråket R för djupinlärningsuppgifter. Det ger insikter om hur R med TensorFlow och Keras används.
• Vem ska läsa: R användare som är intresserade av att tillämpa tekniker för djupinlärning med R.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på Manning

9. "Machine Learning Yearning" av Andrew Ng

• Beskrivning: Även om det inte är en bok om djupinlärning, erbjuder den värdefulla insikter om hur man designar och implementerar maskininlärningssystem på ett effektivt sätt. Den täcker praktiska aspekter av maskininlärningsteknik.
• Vem ska läsa: De som är intresserade av att förstå processen för att bygga och distribuera system för maskininlärning.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på deeplearning.ai

10. "Deep Learning för kodare med fastai och PyTorch" av Sylvain Gugger, Jeremy Howard

• Beskrivning: Fokuserar på praktisk djupinlärning med hjälp av fastai-biblioteket och PyTorch. Den betonar ett kodningscentrerat tillvägagångssätt med verkliga exempel.
• Vem ska läsa: Kodare och utvecklare som är intresserade av praktisk djupinlärning med PyTorch och fastai.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på snabbt.ai

11. "Probabilistic Deep Learning with Python" av Oliver Dürr, Michael Lindner, Yves-Laurent Kom Samo

• Beskrivning: Utforskar skärningspunkten mellan djupinlärning och probabilistisk modellering, vilket ger insikter om osäkerhet i djupinlärning. Den täcker ämnen som Bayesianska neurala nätverk.
• Vem ska läsa: De som är intresserade av att förstå osäkerhet och probabilistiska aspekter av djupinlärning.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på O'Reilly

12. "R Deep Learning Essentials" av Mark Hodnett

• Beskrivning: Fokuserar på djupinlärning med hjälp av programmeringsspråket R, och täcker olika arkitekturer och tekniker för djupinlärning i R.
• Vem ska läsa: R användare som är intresserade av djupinlärning, särskilt de som vill implementera modeller för djupinlärning i R.
• Tillgänglighet: Gratis onlineversion på Packt gratis e-bok

Slutanmärkning

Kunskap är både potent och tillgängligt inom området djupinlärning. För både nybörjare och experter erbjuder den noggrant utvalda samlingen av 12 gratis e-böcker en utgångspunkt och en omfattande utforskning. Dessa resurser är lämpliga för ett brett utbud av inlärningsmål, vare sig det är att lära sig grunderna, fördjupa sig i specifika ämnen som generativa motstridiga nätverk (GAN) eller att undersöka verkliga kodningsapplikationer. Dessa e-böcker fungerar som grundpelare för kunskap när fältet utvecklas, vilket gör det möjligt för både experter och entusiaster att dra nytta av djupinlärningens potential för kreativitet och upptäckt.

Du kan också läsa vår artikel om bästa djupinlärningsböckerna här.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/best-free-deep-learning-ebooks/